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AIGC發展過程：AI自行生成內容

　　AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）指的是人工智能系統生成的內容，通常是文字、圖像、音頻或視頻。這類內容可以通過自然語言處理，機器學習和計算機視覺等技術生成，即生成式AI。AI最初設立的目的是讓機器像人類一樣思考解決問題。目前AI的總體目的是通過各種算法解決問題提高生產效率。

　　AIGC多樣化的內容生成能力使其覆蓋各類內容形式，各類應用場景正隨技術進步逐漸落地。AIGC不僅可覆蓋文本、音頻、圖像、視頻等基本內容模態，還可綜合圖像、視頻、文本進行跨模態生成，并應用于各類細分行業成為具體的生產力要素，例如游戲行業中的AI、NPC、虛擬人的視頻制作與生成等。

　　AIGC發展過程：GPT助力，進入黃金期

　　ChatGPT的發展帶動了文字類AI生成，或將在2023年進入黃金時期，圖片類AI生成黃金時期將在2025年左右抵達，3D和視頻類AI生成在2023年可能正處于草稿階段，進入黃金時期或許在2030年。

　　AIGC產業應用，如在制造業、建筑業等巨型垂直實體領域中，AIGC的C/Content內容將不僅停留在圖片和文字的領域，而是進入信息更為豐富的領域。

增強型語言模型：一項綜述

這次演講聚焦于最近的一些研究，這些研究中語言模型（LMs）被賦予了推理能力和使用工具的能力。前者被定義為將可能復雜的任務分解為更簡單的子任務，而后者包括調用外部模塊，如代碼解釋器。LMs可以單獨或通過啟發式方法結合這些增強效果，或者從示例中學習如何這樣做。在堅持標準的缺失令牌預測目標的同時，這種增強型LMs可以使用各種可能的非參數化的外部模塊來擴展其上下文處理能力，從而偏離純語言建模范式，并被稱為增強型語言模型（ALMs）。缺失令牌的目標允許ALMs學習推理，使用工具，甚至行動，同時仍然執行標準的自然語言任務，并在幾個基準測試上超過大多數常規的LMs。

隨著ChatGPT等語言大模型落地，AIGC技術落地在各行各業中得到發展和推進。根據模型的分類，AIGC的應用可被分為單模態和多模態兩類。單模態模型可以助力各個應用，提升原有的能力和生產力。諸如ChatGPT已與Bing結合，使搜索更智能化。同時，搜索引擎又能很好地彌補語言模型預訓練時不具備的數據實時性。單模態模型與操作系統的連接也能改變傳統的人機交互模式，使系統響應更智能，軟件間的數據流通更廣泛；與游戲應用的結合可以使NPC更鮮活，與玩家的對話更真實；應用于文學作品可以激發創作靈感，提高寫作效率，掀起AI電子書熱潮；應用于客服場景可以提升原智能客服的多輪對話能力，個性化回答能力。 　　多模態的模型是AIGC的發展趨勢，現有的DALL-E或StableDiffusion已經在文本到圖像的跨模態領域很好地落地，可以更容易地生成高質量海報和提升三維場景重建的效果；與視頻剪輯應用的結合降低視頻制作的門檻，拓展影視領域的空間；Google的多模態模型PaLM-E將豐富機器人操作場景，智能化機器人反饋。最新的GPT4多模態模型與Office辦公軟件的結合將顯著提升生產力，使辦公軟件間的聯動更智能；GPT4可以賦能教育科研領域，緩解教育資源短缺，降低獲取知識的門檻；GPT4可以賦能數字人，使數字人落地場景更豐富，交互更擬人；GPT4還能助力應用開發，簡化發開周期，降低開發的門檻。

主要觀點： 　　ChatGPT帶來大模型時代變革，數據要素重要性提升 　　ChatGPT是由OpenAI研發的一種語言AI模型，其特點在于使用海量語料庫來生成與人類相似的反應。初代GPT模型參數1.17億，GPT2模型、GPT3模型參數分別達到15億、1750億。不斷提升的參數量級，使得ChatGPT3當前已經能夠應用在商業、研究和開發活動中。 　　當前此類參數體量龐大的模型，成為各大科技廠商研發重點。大模型的基礎為高質量大數據。ChatGPT的前身GPT-3就使用了3,000億單詞、超過40T的數據。此類大數據基礎的前提為三部分1）有效場景下的采集數據；2）大數據的存儲、清洗和標注；3）數據質量檢驗。 　　大模型發展之下，算力與網絡設施建設成為剛需 　　算力：ChatGPT類人工智能需要更充足的算力支持其處理數據，帶來更多高性能的算力芯片需求。英偉達表示，GPT-3需要512顆V100顯卡訓練7個月，或者1024顆A100芯片訓練一個月。2012年以來，AI訓練任務中的算力增長（所需算力每3.5月翻一倍）已經超越摩爾定律（晶體管數量每18月翻一倍）。 　　網絡設施：以微軟Azure為例，其AI基礎設施由互聯的英偉達AmpereA100TensorCoreGPU組成，并由QuantuminfiniBand交換機提供橫向擴展能力。服務器節點多、跨服務器通信需求巨大，網絡帶寬性能成為GPU集群系統的瓶頸，解決方式包括增加單節點通信帶寬與降低網絡收斂比，帶來光模塊、交換機等需求。 　　下游應用場景豐富，多行業落地可期 　　1）“生成式AI(generativeAI)”在互聯網及元宇宙領域市場化空間較為廣闊。基于現行的NLP算法發展程度及數據集規模。在不久的將來，生成式AI有較大可能在“智能客服”和“搜索引擎”進行增值，并有希望以“插件”的形式賦能現有的“生產力工具鏈(工程軟件/音視頻制作工具等)”。 　　2）AI在制造業的應用可分為三方面：a）智能裝備：指具有感知、分析、推理、決策、控制功能的制造裝備，典型代表有工業機器人、協作機器人、數控機床等；b）智能工廠：重點在于實現工廠的辦公、管理及生產自動化，典型的代表場景有協作機器人、智能倉儲物流系統等；c）智能服務：指個性化定制、遠程運維及預測性維護等。 　　3）人工智能在智能汽車領域的應用包括：a）智能駕駛依托AI，將從駕駛輔助發展至自動駕駛；b）智能座艙在AI支持下，從出行工具演變為出行管家。

機器學習是關于基于數據學習、推理和行動的。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序處理數據，提取有用的信息，對未知屬性進行預測，并建議采取行動或做出決定。將數據分析轉化為機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用的計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂的訓練數據自動調整程序的設置，以適應應用程序特定的情況。因此，可以說機器學習是一種示例編程方式。機器學習的美妙之處在于數據表示的是非常任意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。 本書旨在傳達監督式機器學習的精神，而不要求讀者具備該領域的任何經驗。我們的重點是基礎數學和實踐方面。這本書是教科書;它不是參考工作或編程手冊。因此，它只包含仔細(但全面)選擇的有監督機器學習方法，而沒有編程代碼。到目前為止，已經有許多編寫良好、文檔齊全的代碼包可用。我們堅信，只要讀者對數學及其方法的內部工作有很好的理解，就能將本書與他/她最喜歡的編程語言中的代碼包聯系起來。 本書從統計學的角度出發，從統計特性的角度來討論方法。因此，它需要一些統計學和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望從頭到尾閱讀本書，能讓讀者成為機器學習工程師和/或在該主題中進行進一步研究的良好起點。這本書是這樣寫的，可以連續讀。然而，本書還有多種可能的閱讀路徑，根據讀者的興趣有更多的選擇。圖1 - 6說明了這兩章之間的主要依賴關系。特別是，第2章、第3章和第4章討論了最基本的主題。我們建議讀者在閱讀后續章節(第5章至第9章)之前，先閱讀這些章節。第10章將超越機器學習的監督式設置，第11章將重點放在設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，與前幾章相比技術性較低。最后，第12章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習中的一些倫理問題。

這本典型的數據結構課程，介紹了基本的數據結構和算法的集合，可以使用任何不同的編程語言進行教學。近年來，越來越多的學院開始采用Python語言向學生介紹編程和問題解決。與c++和Java等其他語言相比，Python提供了一些優勢，其中最重要的是Python有一個簡單的語法，更容易學習。本書通過為數據結構課程提供以Python為中心的文本，擴展了Python的使用。該語言干凈的語法和強大的特性貫穿始終，但這些特性的底層機制也得到了充分的探索，不僅揭示了“魔力”，而且研究了它們的總體效率。正文由14章和4個附錄組成。前四章介紹了與抽象數據類型、數據結構和算法相關的基本概念。后面的章節將在這些早期概念的基礎上介紹更高級的主題，并向學生介紹更多的抽象數據類型和更高級的數據結構。這本書包含了幾個主題的線索，在整個文本中，主題是重新訪問在不同的章節作為適當的。

本教程將是關于無監督學習和強化學習的交叉。隨著自然語言處理中基于語言模型的預訓練和計算機視覺中的對比學習的出現，無監督學習(UL)在過去幾年中真正得到了發展。在這些領域中，無監督預訓練的一些主要優勢是在下游有監督學習任務中出現的數據效率。在如何將這些技術應用于強化學習和機器人方面，社區中有很多人感興趣。考慮到問題的連續決策性質，RL和機器人技術比被動地從互聯網上的圖像和文本中學習面臨更大的挑戰，它可能不會那么簡單。本教程將涵蓋如何在強化學習中應用和使用無監督學習的基本模塊，希望人們可以帶回最新的最先進的技術和實踐的知識，以及在這個具有挑戰性和有趣的交叉領域的廣泛的未來可能性和研究方向。

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近年來，知識圖譜(KG)的構建和應用得到了快速的發展。大量的KGs，如Freebase、DBpedia、YAGO和NELL，已經被創建并成功地應用于許多實際應用中，從語義解析和命名實體消歧到信息提取和問答。KG是由實體(節點)和關系(不同類型的邊)組成的多關系圖。每條邊都表示為形式(頭實體、關系、尾實體)的三個部分，也稱為事實，表示兩個實體通過特定的關系連接在一起，例如(AlfredHitchcock, DirectorOf, Psycho)。雖然在表示結構化數據方面很有效，但是這類三元組的底層符號特性通常使KGs很難操作。

為了解決這個問題，提出了一種新的研究方向——知識圖譜嵌入。關鍵思想是嵌入KG的組件，包括將實體和關系轉化為連續的向量空間，從而簡化操作，同時保留KG的原有的結構。那些實體和關系嵌入能進一步應用于各種任務中，如KG補全、關系提取、實體分類和實體解析。